Колумбийские ученые разработали инструмент ИИ для прогнозирования осложнений малярии

По оценкам Всемирной организации здравоохранения, в 2023 году в мире было зарегистрировано 263 миллиона случаев малярии и 597 000 смертей от этой болезни. Колумбия не чужда такого рода случаям. По данным Национального института здравоохранения, в ноябре 2024 года число случаев малярии в стране увеличилось на 81% по сравнению с тем же годом.

Малярия — это заболевание, вызываемое паразитом Plasmodium, которое часто путают с желтой лихорадкой и лихорадкой денге, поскольку оно передается переносчиками, которые являются промежуточными хозяевами заболевания, то есть они находятся в животных, которые являются переносчиками заболевания, но не болеют им.

«Переносчики — это связь между первоначальным хозяином или животным, которое переносит болезнь, и людьми. Переносчиками обычно являются комары. Эти насекомые отвечают за перенос болезни из одного места в другое. Поэтому одна из причин, по которой болезнь так запутана, заключается в том, что она передается через этих переносчиков», — говорит доктор Луис Фелипе Рейес, уважаемый профессор инфекционных заболеваний медицинского факультета Университета Ла-Сабаны.

С целью внести вклад в стратегии по устранению коренных причин малярии и исходя из того факта, что это заболевание обычно встречается в отдаленных и покрытых джунглями районах, где больницы и пункты медицинской помощи не всегда находятся в пределах досягаемости, группа исследователей из Университета Ла-Сабаны в составе Алирио Бастидас-Гойес, Хуан Леон-Ариса, Анхела Герреро, Маурисио Агудело, Даниэль Ботеро-Росас и Эдуардо Тута-Кинтеро приступила к созданию искусственного интеллекта, который облегчит диагностику заболевания. Этот процесс также был описан в статье «Применение искусственного интеллекта в прогнозировании осложнений у пациентов с малярией».

«Мы создали систему с искусственным интеллектом, которая анализирует очень простые переменные без необходимости использования передовых технологий и может предсказать, возникнут ли у человека осложнения или нет», — объясняет Дэниел Ботеро.

Эта разработка является инновационной, поскольку она становится простым инструментом, которым может пользоваться любой человек, работающий в сфере здравоохранения. Она позволяет без необходимости проведения анализа толстой крови, для которого требуются микроскоп, лаборатория и бактериолог, определить тип плазмодия у пациента и определить, вероятно ли развитие осложнений. «Благодаря этому нам не нужен тест, и мы достигаем эффективности, аналогичной той, которая достигается с помощью современных методов», — добавляет Ботеро.

Чтобы добиться этого развития, эксперты определили ряд переменных, которые позволяют им идентифицировать наличие заболевания. В некоторых случаях такие заболевания, как лихорадка денге и желтая лихорадка, можно спутать с малярией, поэтому искусственный интеллект может помочь отличить одно от другого и установить более точный диагноз.

В этом контексте эксперты принимали во внимание такие факторы, как среднее артериальное давление, уровень гемоглобина, количество лейкоцитов в крови, количество тромбоцитов, общий билирубин, затрудненное дыхание, рвота, наличие малярии в анамнезе, предшествующее применение противомалярийных препаратов и постоянная лихорадка.

«Идея заключалась в том, чтобы объединить эти два аспекта — как возможность проведения теста в неактивных условиях, так и представление о нарушении функций систем органов, вызванном заболеванием, — чтобы объединить эту информацию и получить результат, который скажет нам, существует ли вероятность и в какой степени, что заболевание будет тяжелым и опасным для жизни», — говорит доктор Эдуардо Тута Кинтеро.

Таким образом, использование базы данных, состоящей из 412 колумбийских пациентов, выборки, которая по сравнению с другими исследованиями наиболее точно отражает реалии страны, позволило разработать методы V-кросс, случайной перекрестной проверки, модифицированной проверки удержания и пропорциональной проверки процента выборки для оценки производительности нейронной сети.

Этот прорыв может иметь значительные последствия, особенно в сельских или ограниченных по ресурсам районах, где точная и быстрая диагностика может означать разницу между жизнью и смертью.

«Модель еще необходимо подтвердить данными из других медицинских центров, но она представляет собой важный шаг на пути к интеграции искусственного интеллекта в клиническую практику лечения инфекционных заболеваний в таких регионах с высоким уровнем заболеваемости, как Колумбия», — заключил Ботеро-Росас.

Поэтому на втором этапе команда врачей и инженеров стремится внедрить ее таким образом, чтобы люди, работающие в секторе здравоохранения, могли через приложение вводить запрашиваемые данные и определять, высока или низка вероятность развития осложнений у пациента.

Чтобы достичь этой второй фазы, объясняет Ботеро, требуется одобрение для использования на людях и предварительное одобрение нескольких фильтров проверки. «Сейчас мы должны протестировать его на внешних популяциях, чтобы увидеть, продолжает ли он работать так же хорошо, как и при внутренней проверке, то есть на основе имеющихся у нас данных».

Используя этот инструмент, группа исследователей стремится внести свой вклад в глобальную тенденцию, известную как персонализированная медицина, где системы поддержки помогают врачам принимать более обоснованные решения.

Журналист по вопросам окружающей среды и здоровья